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SUMMARY:REX-Détection et qualification d'objets pour une efficience opérationnelle
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Niveau en Machine Learning \n*Connaissances de base en Machine Learning/DA/IA \nIntervenants \nCet atelier sera présenté par : \n\nIkram Choruib\, data scientist\, BPartners\nSofiane Madani\, co-fondateur et CEO\, BPartners\n\nPrésentation de l’atelier : \nLes applications de Computer Vision sont nombreuses\, mais celles mêlant raisonnement symbolique au deeplearning pour qualifier des objets détectés et aider à la décision sont plus rares. \nDans un objectif de mise en conformité d’un territoire\, BPartners a mis en œuvre ces technologies pour détecter et qualifier la signalisation urbaine pour se conformer à la loi LOM. Durant ce Retour d’Expérience\, nous reviendrons sur un cas d’étude spécifique lié aux passages piétons et l’application des procédés IA pour faire gagner en efficacité aux équipes terrain des collectivités. \nBPartners\, Spin-off du CEA est une solution qui valorise des images aériennes par IA pour faire gagner du temps\, des clients aux artisans et de la réactivité aux collectivités. BPartners a développé un système de recommandation hybride\, transformant le raisonnement des artisans et des collectivités en une base de connaissances dirigée pour détecter des objets d’intérêt (toitures\, végétations\, signalisation etc) et y applique un raisonnement pour qualifier l’objet (état de dégradation dans le temps\, risques inhérents etc). \nApproche Algo :Deeplearning – Segmentation sémantiqueRaisonnement symbolique
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